Model Context Protocol Server for Milvus
Этот сервер MCP соединяет приложения LLM с векторной базой данных Milvus, предоставляя такие функции, как поиск, вставка и управление коллекциями для рабочих процессов ИИ.
Добавлено:
Создано:
Apr 25 2025
Этот сервер MCP соединяет приложения LLM с векторной базой данных Milvus, предоставляя такие функции, как поиск, вставка и управление коллекциями для рабочих процессов ИИ.
Добавлено:
Created by:
Apr 25 2025
Zilliz
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol Server for Milvus?
Сервер MCP для Milvus предлагает стандартизированный протокол для подключения больших языковых моделей к векторной базе данных Milvus. Он поддерживает операции, такие как управление коллекциями, поиск по схожести векторов, полнотекстовый поиск, вставка и удаление данных. Этот сервер предназначен для разработчиков и научных сотрудников, он позволяет эффективно обрабатывать векторные данные внутри приложений ИИ, облегчая такие задачи, как семантический поиск и извлечение данных. Интегрировав этот сервер, пользователи могут создавать интеллектуальные системы, использующие мощные возможности управления векторами Milvus для улучшения рабочих процессов ИИ и операций с данными в реальном времени.
Кто будет использовать Model Context Protocol Server for Milvus?
- Разработчики ИИ
- Научные сотрудники по данным
- Разработчики приложений LLM
- Исследовательские группы ИИ
Как использовать Model Context Protocol Server for Milvus?
- Шаг 1: Установить и запустить базу данных Milvus
- Шаг 2: Клонировать репозиторий сервера MCP
- Шаг 3: Настроить переменные окружения и параметры
- Шаг 4: Запустить сервер с помощью uv
- Шаг 5: Интегрировать клиент MCP в ваши приложения LLM
- Шаг 6: Использовать предоставленные инструменты для поиска, вставки или управления коллекциями
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol Server for Milvus
Основные функции
- Список коллекций в Milvus
- Создание и удаление коллекций
- Выполнение поисков на основе векторной схожести
- Полнотекстовый поиск в Milvus
- Вставка и удаление данных
- Управление загрузкой и выгрузкой коллекций
Преимущества
- Стандартизированный протокол для легкой интеграции
- Поддерживает несколько приложений LLM
- Обеспечивает эффективное и масштабируемое управление векторными данными
- Упрощает сложные операции с данными
- Улучшает возможности приложений ИИ с помощью Milvus
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol Server for Milvus
- Семантический поиск в базах знаний
- Извлечение документов с помощью ИИ
- Поиск по схожести векторов в мультимедиа
- Управление данными для обучающих наборов данных ИИ
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol Server for Milvus
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
Базы данных
Клиент для управления и взаимодействия с MCP в Chainlit, позволяющий выполнять запросы к базам данных, управлять представлениями и настраивать базы данных.
Инструмент, который автоматически обнаруживает, записывает и документирует изменения схемы в базах данных Supabase PostgreSQL.
Инструмент для клиентов, предназначенный для упрощения управления SQL-запросами и взаимодействия с базами данных для корпоративных пользователей.
MCP для включения анализа и запроса расходов с использованием естественного языка в базах данных SQLite для записей о расходах.
Клиент MCP на основе Python для PostgreSQL, обеспечивающий бесшовную интеграцию баз данных PostgreSQL в рабочие процессы MCP.
Сервер для обеспечения безопасного и высокопроизводительного доступа к кластерам PolarDB от Alibaba Cloud с использованием протокола MCP.
Клиент MCP командной строки, позволяющий взаимодействовать с базами данных SQLite на естественном языке через API LLM.
Сервер, который позволяет непосредственно выполнять SQL-запросы к базам данных PostgreSQL, поддерживая параметризованные запросы и тайм-ауты.
Сервер MCP на базе Go, позволяющий ИИ-моделям взаимодействовать с базами данных MySQL для их запроса и управления.
Сервер, позволяющий взаимодействовать с кластерами OpenSearch на естественном языке для управления состоянием, индексацией и поиском.